station2vec: 関東の横浜駅は関西の神戸三宮駅？ GNNを用いた駅の埋め込み表現の学習はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務をしております。 本記事でやること 本記事では、タイトル "station2vec" の名の通り[1]、Graph Neural Network (GNN)を用いて、 駅の埋め込み表現を3次元で可視化すると、以下のようなイメージです。このように、駅の特徴を視覚的・定量的に把握することが目的です。 駅の埋め込み表現 (station2vec) のイメージ 駅の埋め込み表現は、以下のように活用できます。 慣れ親しんだ駅と似た駅を探すことができる 事業者がイベントの開催地を決める時の判断材料の一つにできる 例えば関西出身者が土地勘のない関東に異動する際、慣れ親しんだ
